表3_使用自然语言处理的自动化基底细胞癌组织病理学信息提取系统的开发与验证.docx

资源简介

该数据集对应一项开发与验证自动化基底细胞癌（BCC）组织病理学信息提取系统的研究文档/表格。研究使用GATE框架构建基于规则的NLP信息抽取流程，从常规收集的临床自由文本（尤其是组织病理学报告）中提取详细临床和病理信息；在200份来自英国威尔士Swansea Bay University Health Board的去标识、假名化BCC组织病理学报告上验证，并与两名独立盲法皮肤癌专家的金标准人工标注比较。共识别11,224条信息，平均精确率86.0%、召回率84.2%、F1值84.5%，标注token的Cohen's Kappa为0.85。用途包括改善癌症登记数据质量、支持服务规划及增强常规收集数据的研究价值。